Na segunda metade do ano, finalmente me despedi do verão quente e dei início a um toque de frescor outonal. O editor sente que toda a pessoa está muito atualizada, e vocês também estão.
No final do mês e início do outono, gostaria de apresentar a vocês alguns dos novos livros de agosto que estarão nas prateleiras e os que já estiveram nas prateleiras, por favor, leiam com atenção!
1. Aprendizagem não supervisionada do Python (disponível no final de agosto ou início de setembro)
Este livro explica a aprendizagem não supervisionada através da linguagem Python. O conteúdo do livro inclui 10 capítulos. Os primeiros 9 capítulos explicam o conhecimento básico da aprendizagem não supervisionada, conhecimento básico de clustering, clustering avançado, clustering hierárquico, clustering suave e Modelo de mistura gaussiana, detecção de anomalias, redução de dimensionalidade e análise de componentes, modelo de rede neural não supervisionada, rede adversária gerativa e mapa auto-organizado.O Capítulo 10 fornece soluções para os problemas envolvidos nos 9 capítulos anteriores na forma de resolução de problemas.
Este livro requer que você tenha conhecimento básico de aprendizado de máquina e programação Python. Além disso, para compreender totalmente todas as teorias do livro, você também precisa compreender o conhecimento relevante da teoria da probabilidade, cálculo e álgebra linear no nível universitário. No entanto, os leitores que não estão familiarizados com esse conhecimento também podem pular a discussão da matemática e se concentrar apenas nos aspectos práticos. Quando necessário, você pode consultar documentos e livros relacionados para uma compreensão mais profunda de conceitos complexos.
Este livro é adequado para cientistas de dados, profissionais de aprendizado de máquina e desenvolvedores de software comuns lerem. Ao estudar a teoria de aprendizado não supervisionado e os métodos de programação Python apresentados neste livro, os leitores podem obter referências valiosas na prática de negócios.
2. Dicas de entrevista para programadores Python (reservado, espera-se que esteja disponível nos próximos dias)
- Programação Python da entrada à proficiência, a espada se refere à oferta, perguntas cuidadosamente selecionadas que o examinador ou entrevistador pode fazer e deu uma resposta abrangente e detalhada
- Um guia prático para guiar os programadores Python por meio de entrevistas técnicas
O livro está dividido em duas partes, conforme mostrado na figura abaixo.
Este livro é um guia prático para guiar os programadores Python por meio de entrevistas técnicas. O livro tem 14 capítulos, divididos em duas partes: Noções básicas do Python e estruturas de dados e algoritmos do Python. O conteúdo abordado neste livro inclui introdução ao Python, tipos de dados e funções integradas, operadores em Python, tomada de decisão e loops, funções definidas pelo usuário, classes e herança, arquivos, análise de algoritmo e grandes símbolos O, sequências baseadas em array, pilhas, Fila e deque, lista vinculada, recursão, árvore, pesquisa e classificação. Ao mesmo tempo que oferece uma breve introdução aos tópicos relacionados ao Python, o livro também adiciona perguntas que o entrevistador pode fazer ao leitor, que estão organizadas em capítulos para que o leitor possa aprender do mais simples ao mais profundo.
O conteúdo deste livro é organizado de maneira muito sistemática, dividido em duas partes: Noções básicas de programação Python e estruturas de dados e algoritmos Python. Mesmo que você seja bom em programação, sugiro que não despreze a primeira parte de Waltz. Em qualquer estágio, um pequeno erro no básico da programação é inaceitável, portanto, devemos prestar atenção ao básico.
Este livro não apenas permite que você tenha um melhor entendimento dos fundamentos da programação Python, mas também apresenta aplicativos específicos relacionados. O livro usa uma linguagem simples para apresentar, o objetivo é explicar a lógica por trás de cada conceito. Estudantes e profissionais se beneficiaram muito com este livro.
Exibição de conteúdo:
3. Combate real de aprendizado de máquina Spark (deverá estar disponível no final de agosto e início de setembro)
A educação não é aprender conhecimentos, mas sim treinar ideias. --Einstein
Este livro fornece uma solução abrangente para a API de aprendizado de máquina Apache Spark. Ele não apenas apresenta o conhecimento básico necessário para concluir tarefas de aprendizado de máquina com Spark, mas também envolve algumas habilidades avançadas em aprendizado de máquina Spark. O livro tem 13 capítulos. Começando pela configuração do ambiente, ele apresenta sucessivamente bibliotecas de álgebra linear, mecanismos de processamento de dados, estratégias comuns para a construção de sistemas de aprendizado de máquina, regressão e classificação, usando Spark para implementar mecanismos de recomendação, aprendizado não supervisionado, algoritmos de gradiente descendente e árvores de decisão. E o uso de modelos integrados, redução de dimensionalidade de dados, análise de texto e Spark Steaming.
Este livro foi preparado para os desenvolvedores Scala que dominam a tecnologia de aprendizado de máquina e é especialmente adequado para leitores que não têm experiência prática no Spark. Este livro pressupõe que o leitor domine os fundamentos dos algoritmos de aprendizado de máquina e tenha alguma experiência prática na implementação de algoritmos de aprendizado de máquina usando Scala. Mas os leitores não precisam entender a biblioteca Spark ML e seu ecossistema com antecedência.
4. TensorFlow 2 de visão de máquina: introdução, princípio e aplicação prática
- Tutorial de visão computacional em Python
- Explique os aplicativos de imagem e vídeo de aplicativos industriais com base na nova versão do TensorFlow 2.0
- Os casos práticos são bem integrados, ricos em ícones, explicações detalhadas, impressão colorida e código-fonte fornecido
Este livro usa exemplos como guia, intercalados com conhecimento de rede neural e a estrutura do TensorFlow 2 para demonstrar projetos específicos. O livro não começa com uma introdução básica, os leitores precisam ter uma certa base Python. Se o leitor também compreender redes neurais e estiver familiarizado com a estrutura TensorFlow 2, será mais fácil estudar este livro.
Este livro descreve a estrutura do TensorFlow 2 e sua aplicação na visão de máquina. Os códigos de exemplo no livro são cuidadosamente selecionados pelo autor. Os leitores precisam completar exemplos específicos passo a passo na ordem dos capítulos. Recomenda-se que os leitores consultem o código de exemplo no livro para escrevê-lo manualmente novamente, a fim de garantir que possam entender a função de cada linha de código.
5. Linguagem R análise de dados médicos combate real
- Introdução à Estatística Médica, recomendado pelo Professor Yu Songlin, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology
- Enfatize o combate e a aplicação reais, destaque a natureza do problema e a estrutura geral
- Contém um grande número de exemplos de programas R e gráficos, para levá-lo a uma compreensão mais profunda da análise de dados
Este livro usa dados médicos como exemplo para explicar como usar R para análise de dados, combinado com um grande número de exemplos selecionados para apresentar métodos de análise comuns de uma forma simples, para ajudar os leitores a resolver problemas práticos na análise de dados médicos.
O livro é dividido em 14 capítulos. Os Capítulos 1 a 3 apresentam o uso básico da linguagem R; o Capítulo 4 apresenta a visualização de dados; O Capítulo 5 apresenta métodos básicos de análise estatística; Capítulo 6 ao Capítulo 8 Introdução Os três modelos de regressão mais comumente usados em pesquisa médica; Capítulo 9 apresenta os métodos básicos de análise de sobrevivência; Os Capítulos 10 a 12 apresentam vários métodos de análise estatística multivariada comumente usados; Capítulo 13 apresenta o teste de diagnóstico clínico Indicadores de avaliação estatística e métodos de cálculo; o Capítulo 14 apresenta os métodos de metanálise comumente usados na prática de pesquisa científica médica.
Este livro é adequado para alunos de graduação e pós-graduação em medicina clínica, saúde pública e outras especialidades médicas relacionadas e também pode ser usado como um livro de referência para estudantes e pesquisadores em outras áreas de estudo para estudar a análise de dados. Ao ler este livro, os leitores podem não apenas dominar o método de uso de R e pacotes relacionados para resolver problemas práticos rapidamente, mas também ter um entendimento mais profundo da análise de dados.
6. Processamento de linguagem natural e linguística computacional
- Escrito por um colaborador sênior da comunidade de código aberto Python, um dos poucos trabalhos no campo da linguística computacional
- Um guia prático para análise de texto que se concentra em detalhes técnicos e fornece download de código-fonte
É muito conveniente usar Python e ferramentas de código aberto para realizar análises de texto modernas, portanto, é necessário dominar os métodos modernos de análise de texto nesta era de dados de texto.
Este livro descreve como usar o processamento de linguagem natural e algoritmos linguísticos computacionais para raciocinar sobre os dados que você tem e obter insights. Esses algoritmos são baseados em técnicas estatísticas de aprendizado de máquina e inteligência artificial. As ferramentas que usam esses algoritmos agora estão prontamente disponíveis e podem ser usadas em ferramentas como Python, Gensim e spaCy.
Este livro começa com a limpeza de dados e, em seguida, apresenta conceitos relacionados de linguística computacional. Depois de dominar esses conteúdos, você pode usar linguagem e texto reais e usar Python para explorar áreas mais complexas de PNL estatística e aprendizado profundo. Você aprenderá como usar as ferramentas adequadas para anotar, analisar e modelar textos e dominar o uso das ferramentas de estrutura correspondentes. Você também saberá quando escolher uma ferramenta como o Gensim como modelo de tópico e quando usar Keras para aprendizado profundo .
Este livro equilibra a relação entre teoria e casos reais, para que você possa executar seus próprios projetos de processamento de linguagem natural enquanto domina o conhecimento teórico. Você descobrirá o rico ecossistema do Python, uma ferramenta de processamento de linguagem natural, e entrará no interessante mundo da moderna análise de texto.
7. Algoritmo de aprendizagem profunda e prática
- Combine aplicação de código e teoria para estabelecer um sistema completo de conhecimento de aprendizagem profunda para leitores
- Explicar as teorias e algoritmos principais relacionados ao aplicativo e fornecer o código-fonte
Este livro tem como objetivo estabelecer um sistema completo de conhecimento de aprendizagem profunda para leitores. O conteúdo do livro consiste em 3 partes: a primeira parte é a base matemática relacionada ao aprendizado profundo; a segunda parte é a base do algoritmo e a implementação relacionada do aprendizado profundo; a terceira parte é a aplicação prática do aprendizado profundo. Ao ler este livro, os leitores podem aprofundar sua compreensão dos algoritmos de aprendizagem profunda e aplicá-los ao trabalho prático.
Este livro é adequado para leitores que estão interessados em aprendizado profundo e esperam se envolver em trabalhos relacionados, e também pode ser usado como um livro de referência de ensino para cursos relacionados em faculdades e universidades.
8. SQL entry classic (6ª edição)
- Nova atualização de livros introdutórios clássicos de SQL, tutoriais de linguagem SQL
- Apresente a partir dos dois ângulos de realização da Oracle e Microsoft-SQL-Server
- A não perder um tutorial básico para iniciantes em SQL
1. Uma série de livros com mais de um milhão de cópias vendidas em todo o mundo, uma marca clássica construída por mais de dez anos consecutivos;
2. Uma nova atualização dos livros introdutórios do SQL clássico, com vendas cumulativas de mais de 50.000 na edição anterior;
3. O conteúdo de cada capítulo é cuidadosamente projetado para iniciantes Uma hora de leitura e aprendizagem fáceis e 24 horas de domínio completo dos principais conhecimentos;
4. Este livro usa um método intuitivo e passo a passo para apresentar os métodos de processamento de estrutura de banco de dados, objetos, consultas, tabelas, etc.
5. Os leitores irão dominar tecnologias SQL avançadas (incluindo Exibições, transações, conexões da Web e extensão do Oracle e Microsoft SQL Server para SQL);
6. Exemplos passo a passo orientam os leitores a concluir as tarefas SQL mais comuns. Perguntas e respostas, questionários e exercícios ajudam os leitores a verificar seus conhecimentos. "Atenção", "Dicas" e "Avisos" indicam atalhos e soluções.
O conteúdo deste livro é o seguinte:
- Definir estrutura e objetos de banco de dados eficazes;
- Normalize o banco de dados original em tabelas lógicas;
- Use DML para editar dados relacionais e tabelas;
- Gerenciar transações de banco de dados;
- Escreva consultas eficazes e de alto desempenho;
- Classificar, resumir, classificar, agrupar e ajustar os dados;
- Use data e hora;
- Combine tabelas na consulta, use subconsultas e combine várias consultas;
- Domine habilidades poderosas de otimização de consulta ...
9, combate ao desenvolvimento SSM e Spring Boot
- Baseado em Java, EE, explique como desenvolver projetos corporativos de grande escala por meio do Spring, Spring, MVC e MyBatis (SSM) por meio de um grande número de códigos-fonte e sistemas de caso de projeto
Este livro usa Java EE como a principal plataforma de desenvolvimento e explica sistematicamente os métodos, tecnologias e práticas de desenvolvimento de projetos corporativos por meio das três estruturas de Spring, Spring MVC e MyBatis (SSM). Este livro apresenta principalmente o conhecimento básico de Spring, Spring MVC e MyBatis, gerenciamento de recursos do Spring, como realizar a inversão de controle, como simplificar o código por meio da linguagem de expressão Spring e como reduzir o acoplamento entre várias partes da lógica de negócios por meio de programação orientada a aspectos. , Como integrar a camada de dados, combinado com casos específicos, descreve como implementar a integração do projeto por meio de SSM e Spring Boot.
Este livro é adequado para leitura por programadores Java, desenvolvedores SSM e desenvolvedores Spring Boot.